Stochastic Methods in Neuroscience

图书简介

A text for graduates and researchers in computational neuroscience and stochastic systems, concentrating on the intersection between stochastic dynamics and neuroscience, through the presentation of a series of self-contained chapters on major aspects of noise and neuroscience, each written by an expert in their particular field.

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Princeton University Library

PrefaceCarlo Laing and Gabriel J Lord: ; Nomenclature; 1: Benjamin Lindner: A brief introduction to some basic stochastic processes; 2: Jeffrey R Groff, Hilary DeRemigio, and Gregory D Smith: Markov chain models of ion channels and calcium release sites; 3: Nils Berglund and Barbara Gentz: Stochastic dynamic bifurcations and excitability; 4: Andr?e Longtin: Neural coherence and stochastic resonance; 5: Bard Ermentrout: Noisy oscillators; 6: Brent Doiron: The role of variablity in populations of spiking neuons; 7: Daniel Tranchina: Population density methods in large-scale neural network modelling; 8: Marco A Huertas and Gregory D Smith: A population density model of the driven LGN/PGN; 9: Alin Destexhe and Michelle Rudolph-Lilith: Syanptic "noise": experiments, computatioal consequences and methods to analyze experimental data; 10: Liam Paninski, Emery N Brown, Satish Iyengar, and Robert E Kass: Statistical models of spike trains; 11: A Aldo Faisal: Stochastic simulations of neurons, axons, and action potentials; 12: Hasan Alzubaidi, Hagen Gilsing, Tony Shardlow: Numerical simulations of SDEs and SPDEs from neural systems using SDELAB

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Stochastic Methods in Neuroscience 概率论

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